1. E XPLOITING R ANDOM F OREST TO P REDICT S ULFATED T YROSINE 971416 宋孟純 971431 洪敏華 973347 洪瑜珊

2. 目的與動機 Human Genome Project 完成後生物資 訊可與醫學結合 利用生物屬性及工具預測特殊蛋白質的 位置

3. T YROSINE S ULFATION Tyrosine sulfation 是一種很重要的蛋白質轉 譯後修飾

4. P OST - TRANSLATIONAL MODIFICATION 當 mRNA 轉譯成蛋白質後，會經過一連 串很重要的化學修飾 蛋白質與其他官能團結合，改變蛋白質 的功能和結構 HAPPENS HERE!!

5. T YROSINE S ULFATION Tyrosine sulfation 是一種很重要的蛋白質轉 譯後修飾 跟免疫反應、白血球凝著、止血和蛋白質間 傳輸等有關 PTM 大多作用於蛋白質表面，但硫酸鹽化反 應不穩定，發生的位置很模稜兩可

6. 相關資訊 1.Datasets 的來源 : UniProtKB/Swiss-Port 2.Window Size: 9 3. 使用的 feature: 4. 使用的 tool: SVM 、 WEKA 、 QuickRBF AA+B62 AA+AAPC AA+PWM B62+PWM B62+AAPC AAPC+PWM

8. 四、結論 預測 SULFATED TYROSINE 由左圖得知，使用 Weka 的 Random Forest 方法來執行， 並將資料加成 AAPC+PWM 的屬性 所預測出 sulfated tyrosine 的 accuracy 為最高 (93.6%) 。

9. 五、成果 AAPC 這個屬性是較新被提出的演算法， 尚未被多數論文使用 在專題過程中，各種工具與屬性的利用， 採用 Weka 的 Random Forest 來執行 AAPC+PWM 作為預測 sulfated tyrosine 的位置，其值為高

10. 報告到此結束 謝謝聆聽